Nature系列期刊《EYE》Airdoc人工智能糖网筛查达高精准水平

上海市静安区市北医院眼科主任陈吉利带领科室同仁通过社区医院889例筛查糖尿病视网膜病变的试验，验证了Airdoc人工智能筛查糖尿病视网膜病变具有较高的准确性和可行性。研究论文“Artificial intelligence-based screening for diabetic retinopathy at community hospital”被英国皇家眼科学院官方刊物、Nature系列期刊《EYE》收录。

糖尿病视网膜病变（以下简称“糖网”）是一种常见的糖尿病性微血管并发症，根据《糖尿病护理》上的一项研究显示，2010年，全世界约有3240万例失明患者，1.91亿例视力受损患者，其中有833690例失明和370万的视力障碍是由糖网导致。

1990至2010年，糖网导致失明人群增加了27%，糖网相关的视力障碍增加了64%。【1】很多人第一次检查出糖网，就已经处于中期或者晚期。如果能够发现糖网的高效筛查方法，让更多患者在糖网早期得以被发现，不仅能提高治疗效果，更能大幅减轻患者的痛苦。

△ 人工智能在不同级别糖网下产生的热图示例

以往的糖网筛查是由眼科医生通过眼底检查或辨别视网膜照片来完成的，虽然视网膜照相机在基层医疗单位已有应用，但由于缺乏经验丰富眼科医生，视网膜照相机一直未得到充分利用。

人工智能糖网自动筛查技术的出现，为问题带来了新的解决方案，基于深度学习的人工智能在糖网筛查分级中敏感性为80.28%，特异性为92.29%。

为了评估人工智能筛查糖尿病视网膜病变的准确性，探讨将人工智能技术应用于社区医院筛查糖尿病视网膜病变的可行性。研究团队邀请了2018年3月30日至7月18日期间在上海市静安区彭浦镇社区卫生服务中心就诊的889例糖尿病患者参加研究。

患者会在社区医院进行视网膜照片的拍摄，根据糖尿病视网膜病变的国际分类标准，眼科专家和Airdoc人工智能分别对这些视网膜照片进行了鉴别和分类。结果显示，糖尿病视网膜病变（DR）眼科医生检测出143例，Airdoc人工智能检测出145例，可转诊糖尿病视网膜病变（RDR）眼科医生诊断出101例，Airdoc人工智能检测出103例，证明人工智能检测DR和RDR具有较高的敏感性和特异性，在社区医院门诊开展基于人工智能的糖网筛查是具有可行性的。

△ 医生分类与人工智能分类结果数据

△ 医生分类与人工智能分类在RDR级别的重叠数据

本次研究的优势在于全部设备和数据均来自真实世界的临床研究，可以真实反映实验室外面对复杂情况下的人工智能性能，进一步验证了人工智能分级的高精准度。

未来，将有更多基层社区医疗机构配套人工智能糖网筛查系统，患者只需为视网膜拍张照，现场就可以获得筛查报告，社区医院的医生可根据情况建议转诊至上级医院眼科，大大提升了筛查效率，使大规模人群的糖网筛查变得更加便捷，高效。